以下为现场速记。

 

海通证券信息技术管理部软件开发二部经理 任荣
 

任荣：尊敬的各位来宾、各位专家，大家下午好!今天也听了各位大佬的演讲，感觉受益匪浅，我也很荣幸给大家分享一下RPA在金融领域的应用。

 

首先我介绍一下我们公司和我，我是来自海通证券股份有限公司，海通证券目前也是国内券商里面成立最早并且是综合实力最强的券商之一，我现在是海通证券信息技术管理部软件开发二部的经理，RPA项目目前是在我们部门负责的。

 

下面开始我的分享，我今天的分享是分为4部分：第一是RPA的理念，也就是讲一下RPA是什么。第二部分是RPA在我们金融领域的应用场景。第三部分是RPA能给大家带来一些什么收益和业务价值。第四部分是RPA结合现在比较热的人工智能的未来发展趋势。

 

首先我想问一下在座的大家，RPA是什么呢?有谁能很清楚的答上来吗?可能有的人是听过的，有的人有所了解，有的人已经结合应用场景了。大家看一下RPA的原理，我给大家带来了一个解释，RPA是Robotlc Process Automation，翻译是流程自动化机器人，它能做什么呢?其实我们人工做的很多事情它能够取代，它跟实体行业的机器人不一样，它是无形的，不是有形的。简单来说，它是一个容易安装部署的软件，它也可以叫做数字员工或者虚拟劳动力。

 

RPA具有如下四个特点，我也归纳了一下。第一，可以处理高度繁杂的人工任务。第二，指令要非常清楚，必须要告诉01还是02。第三，以外挂的形式进行部署，其实RPA技术并不是近几年出现的，很多打游戏的人都知道有一个外挂的技术原理，不需要源系统做配合开发改造，这是它最大的优势。第四，它是模拟手工操作以及交互。

 

它有三个架构分别是Control、Server、Robot，既支持BS架构，也支持CS架构，Control端主要做流程监控，做灾备切换等等，Server端主要是协调机器人端和Control端。Robot是最繁忙的机器人。这个是阐述了一下三个端分别的详细情况，Control是操作展示层，有指标操作、流程管理等等。Server主要是流程引擎、调度引擎、数据库引擎，而Agent靠脚本引擎，放在这里编写完成。

 

接下来讲一下应用场景，我们先分析了自己的痛点，为什么要引入RPA，到底哪些场景适合RPA。可能很多金融行业都面临同样的问题，监管多，手工报送的频率和效率都在逐日提升。比如说每日要固定化例行化操作的，我们投入了很大的人力。由于功能没有一键操作的简单功能，所以造成大量的人力铺在上面。从技术角度也是存在一样的问题，传统开发模式的改造肯定是你有一个需求，开发一个接口，系统与系统之间多的情况下要排期，开发周期较多较长。

 

基于这个痛点，我们总结了一下现在科技部门和业务部门面临的几个矛盾点，第一是想改与怕改的矛盾，业务部门经常是我提一个需求你帮我做，技术部门的是我是不是有存量功能解决你的需求，尽量还是说不去大动的。而且技术部门会有风险控制，会去控制。这是第一个比较突出的矛盾点。

 

第二个是时间周期，今天提，明天上，而技术部门要排期，要做技术需求、技术确认，周期也存在矛盾。

 

第三是个性化需求和共性需求的矛盾，业务部门通常会说这是我独有的，你给我做满足适合我需求的。而一般产品经理对业务部门的需求会说，我要做这个功能是要兼容更多用户的，不是单单为你一个部门做或者一个人做，这也是一个矛盾点。第四个是系统接口之间的改造，如果说跨多个系统之间甚至跨协议，改造量是蛮大的。

 

基于上述4个矛盾，刚才说的是为什么选择RPA，是不是每个场景都适合RPA呢?也不是，还是要做一个分析，首先你要针对痛点或者场景和需求做一个选择，就是方案的制定。这个方案的制定你要去考虑四个点，如果用了RPA之后是不是能够做到过程可审计，因为它毕竟是自动化的，整个过程没有人工干预的，那是不是可审计，每个环节是不是都有节点、截图、留痕，如果将来监管或者合规上来审查确定能查到这个留痕流水。另外，它的终端报警机制，如果在过程中中断了，比如说在半夜，它能够通知相关的人员进行提醒。第三，一旦中断是不是人工接得上手继续往下做，是可持续性。第四是可视化，整个过程要截图、留痕、可视化，必须后续的审计。

 

我们基于上述几个考虑归纳了5点，就是我们现在所做场景遴选的考虑，分别是：发生频率较高的且具备重复性的是可以RPA的，基于明确规则无需主观判断的、基于标准流程规则变化较小的、结构化数据频繁导入导出的、涉及系统较多人工交互复杂的，这5个点作为我们选择RPA的原则和思路。

 

这是我们的场景，其实不限于这几个场景。大头在基金托管业务和运营中心的业务上面，还有一部分是零售相关和财富管理相关的业务上面。基金托管主要是做一些登记管理人通常要向结算公司报送一些数据以及每日开盘的操作，而运营中心相关的分两条线，我后面重点就前两个业务场景举了一些例子和截图给大家看一下。

 

这是基金托管业务的6大应用场景，第一是登记人向登记公司去报送数据的时候，上海市走的是PROP通道，深圳是D-COM通道，我们做到流程可查可控，把数据按照格式要求在既定的时间内按照要求进行报送。第二是基金数据上传是基金管理人的数据采集和报送，这里面稍微复杂一点，因为数据不是现成的，是各个系统采过来的，不能直接报，要进行二次加工，按照报表、完成格式的匹配走它的通道，按照它的时间要求去报送。第三是产品估值系统的提醒，就是代办提醒，省去很多人工去检查。第四是中债古宅文件下载，我们要打开平台把文件收下来，并且处理完再上传PPT。公募基金红利税申报流程也是一致的，我们要向基金公司去申报红利税的流程，已经全部实现自动化。第五是做到报送。

 

刚才说了流程图，因为你要跟他谈需求，你要看流程图是不是梳理清楚。这是第一步，没有流程梳理机器人后续是无法准确知道这个环节该到哪几步的。最大的收益带来的是避免了人工差错，并且提升了大概33%的效率。在这个过程中，机器人自己打开了资产管理系统，看有没有导出，没有导出就邮件通知相关人员。这是我录了一个屏，大家可以看一下全都是机器人完成的。因为机器人的点击速度肯定还是要比人快很多，人的思考、点击、反应至少一个操作要3到2秒钟，而机器人快多了，基本上是1秒之内。这个业务场景也是基金托管的，就是收录基金数据上传，每天8点半要循环检查当天数据的准备情况，如果准备完毕后要导出文件。这个流程整个完成之后节省了每小时半个月的样子，其实这样也帮助公司节省了很多效率。

 

这个流程图我不再赘述，跟上面的流程是一致的。这个也是录了一个屏，展示了一下刚才的整个过程，你看它的每个节点都是可视化的，执行到那里，红色的有中断的会及时提醒你，你也可以从该节点直接往后执行，它还是做了很多灵活配置的。你也可以配置它跳过该步，直接执行下一步也是可以的。而且开发是脚本化的，没有基础的程序员也可以在上面做脚本的开发。

 

下面我就运营清算条件做一个介绍，运营清算也是关联的系统较多，有24套左右系统要做清算。这么大量的清算人工普在上面是很耗时间的，所以我们用RPA做了跨系统跨平台的一体化监控。我们实现了很多流程，包括权益OCR、资管OCR，执行清算过程，下面都是类似的。

 

RPA另外一个亮点是我们公司做得比较好的，就是大屏可视化，以前没有做大屏之前过程中断也不知道，领导知道得也不及时，现在有了大屏之后业务部门都会挂大屏，领导过来一看就知道哪个过程进行到哪一步或者有没有红，这个对于高层领导来说是很有意义的。这个是资管OCR的和性过程，上面有一些警告、离线等状态。这个图是一些重要业务操作的提醒时点，比如说到哪个点你该去报什么了，扣税的提醒什么的，我们会在这个图里面把重要时点标出来，做到了系统自动化的提醒。

 

这个图其实是一个运营数据的统计监控，因为现在基本上每家公司都有数据仓库，数仓很多数据从源系统采集下来之后，我们会以报表的方式生成报表展示，统计成交额、成交量、开户数、消户数等等，这也是很重要的。因为券商和银行每日有很重要的对账，每日转出转入多少资金，对于监控银证业务非常有用，每一笔有没有超时，有的客户说到账率慢，这个可以很好的监控出来，而且已经做到了实时监控。

 

下面我想谈一下运营中心的另外一个业务，就是智能审核。因为像我们券商最重要的是交易，就是开户。因为从2013年放开非现场开户之后，券商的开户量是逐日上升的，现在每日有上千户的量。而非现场开户最重要的是审核、初审核复核，看上传的身份证和视频里的是不是同一个人，视频里的画术是不是用了同一个画术，所以审核还是非常严的。因为审核不是下放给营业部，而是给到处理中心，处理中心的人员每天要审上千笔工作量是很累的，所以我们把RPA结合到审核业务里面。因为他的工作量也是偏重复性的，所以我们就做了一个什么结合呢?RPA模拟复核岗，结合了OCR图片转文字，结合了语音转文字、结合了FSR人脸识别，把几个工具结合起来之后相当于人审的东西让RPA完成。每一项结果都会有一个判断，比如说分值是通过还是不通过，最后还会有自动触发一些查询终端的接口。因为我们开户首先要看这个人有没有曾经有过证券账户，是不是满足条件，是不是不正常的户。RPA执行完之后会告诉复核岗一个结果，系统机器人判断下来这个人能开还是不能开，当然不能开也不会直接打回，由于合规上的要求还是会让人工确认一下，是做了这么一个应用场景。

 

基于这个场景之下，我们也做了一些监控，整个处理中心的运营状态、领取量，因为人工也在做，机器也在做，领取量分别占比是百份之多少。它的平均处理时长人工多少、机器多少，排队量有多少，因为开户量大审核人员就那么几百个人其实有时候会有点忙，会有排队的情况，还有平均等待时长这些指标。这是我们做的账户监控的页面，可以看到它里面有一些业务量、一些环比统计页面。这个也是录截视频，我们把每个处理中心的领取量、排队量、处理时间做了一个排行，也是方便运营中心的同事去督导，哪里有压单了、哪个区域的效率有降低了，这个还是有很重要的意义的。

 

这个大屏的数据全都是自动化的，这个鼠标点击是人在查看，可以让领导随时看到排行、排名、处理了多少量、占比。这个屏也是我个人觉得蛮炫的，以我们全国的一次业务、二次业务为维度做了一个数据的统计，诶是实时的。一次业务是新开户，二次业务是新增开户和变更类业务，我可以及时知道哪些地区的业务量搞了，也便于后期的营销和客户经理的服务跟上去，这个大屏对我们公司的运营营销板块是非常有用的。

 

上面分享了一些案例，下面主要是归纳一些收益和业务价值。RPA助力科技金融主要有6大特点，我相信大家也都有所感觉了，第一是提高了效率，比纯人工肯定效率高了，提高人工效率释放人力的同时肯定节约了成本，回报率相对也就高。零错误率是指什么?如果人工长期处理一个事务必然会有错误率，有可能你会有一些执行错误或者是不小心或者状态不好好造成的失误，而机器是不知道疲倦的，你365天重复让它干一件事情也不会累，只要服务器不会down机。这个跟上面的类似，进行了一个概况，提高效率，沉淀知识，产生创造力，全天候执行，每个过程都是可监控的。

 

RPA的治理工作组织形式是我引用的，其实每个公司的组织结构也不一样，所以这里就不详细展开。但是有一点要提醒的是，疏理流程是必须的，你想让RPA发挥作用第一步先要把流程梳理清楚。

 

RPA带来的收益从三个角度第一是系统维度、第二是功能优势、第三是安全优势进行了归纳。系统维度它是一个绿色软件，通过简单拷贝的方式就可以完成部署。它的维护安装比较简单，程序包不是很大，而且提供在线升级。功能维护是它的编写是汉化的，开发基础对程序员的要求比较低，整个过程可以发短信、邮件、微信提醒。后台得执行支持锁屏执行，避免人工操作造成一定的干扰。它的安全优势是可审计，所有过程要留痕、要可审计，所以它很好的解决了这个痛点。

 

最后一部分是展望，这里是我们目前的一个趋势，因为其实很早以前RPA真的不是一个很新的技术，7、8年前就有，但是为什么这么几年这么热，可能跟人工智能的热和结合有关，一起包装起来了。RPA现在跟AI结合又取了一个名词，这不是我起的，本来是这么叫的，叫RPA。这里面有一些人工智能，OCR图片转文字、ASR语音转文字，语音转文字现在也有做得很好的，我们OCR和ASR都在结合用了补，NLP是自然语义分析技术，KG是知识图谱技术，这个我们也在做，通过RPA做一些结合。

 

我总结一下，RPA相当于一个大脑，OCR是图片转文字相当于眼睛，ASR语音转文字相当于嘴巴，整个组合起来才是一个完整的机器人。大数据、智能算法、知识图谱、自然语言处理是跟它的血液一样，完整组成了智慧运营的技术圈。这是我的一些心得。

 

再次感谢大家聆听!